يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي على أنه مستقبل اكتشاف الأدوية، وكأن الأمر لا يتطلب سوى تشغيله لإنتاج علاجات مبتكرة. يبدو الأمر بسيطًا، أليس كذلك؟

ليس تمامًا، وعلى الأقل ليس بعد، وفقًا لباحثين بقيادة أندرياس بندر من جامعة خليفة.

اتجه الفريق إلى إعادة تقييم العوامل الواقعية التي تجعل عملية اكتشاف الأدوية بمساعدة الذكاء الاصطناعي أكثر تعقيدًا.

وفي ورقة بحثية نشرها أندرياس بندر وزملاؤه في مجلة “نيتشر ريفيوز درَغ ديسكفري”، يرى بندر وزملاؤه أن توظيف الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية لا يزال بحاجة إلى معالجة عدد من التحديات بصورة أفضل، من أبرزها:

• ضرورة أن يأخذ الباحثون في الاعتبار، منذ مرحلة تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي، كيفية توظيفها في نهاية المطاف ضمن التطبيقات السريرية.
• حاجة الذكاء الاصطناعي إلى بيانات بيولوجية وطبية ذات قدرة تنبؤية تتناسب مع السؤال أو المشكلة التي صُمم النموذج لمعالجتها.
• ضرورة تحديد المشكلة التي يُراد من الذكاء الاصطناعي حلها بوضوح، بما يسهم في تطوير نماذج مجهزة بالشكل المناسب للتعامل مع الظروف والتحديات في العالم الحقيقي.

ويقول أندرياس لمجلة جامعة خليفة للعلوم والتكنولوجيا: “عندما كنت أعمل في شركة أسترازينيكا، كان الناس يتحدثون دائمًا عن الدواء المناسب، للمريض المناسب، وبالجرعة المناسبة. ويمكننا، بل يتعين علينا، نقل هذا النهج أيضًا إلى النماذج الحاسوبية والذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية؛ وهذا يعني استخدام البيانات المناسبة، في النموذج المناسب، بعد التحقق من صحته، وبالطريقة المناسبة”.

اقرأ أيضًا: فيروسات الذكاء الاصطناعي تنضم لمحاربة البكتيريا